入院時HPIからの冠症候群サブタイプ分類のためのプライバシー保護OCR-LLMシステム：中国と米国での多施設検証 (OCR-LLM-CHD)
2026年2月27日 更新者：China National Center for Cardiovascular Diseases
異種電子健康記録システム間の入院時主訴を用いた四亜型冠症候群分類のためのプライバシー保護OCR-LLMパイプラインの開発と多施設検証
本研究は、入院時の現病歴（HPI）記録を構造化された冠動脈症候群のサブタイプ（STEMI、NSTEMI、不安定狭心症、慢性冠動脈症候群）に変換する、プライバシー保護型OCR-LLMパイプラインを開発・検証します。
このシステムは、まずローカルにデプロイされたOCRを使用して匿名化されたHPI画像からテキストを抽出し、次に固定された診断プロンプトを用いた大規模言語モデルを適用してサブタイプ分類と証拠を生成します。
性能は、内部検証コホートおよび多様なEHRテンプレート、救急部門症例、MIMIC-IVからの英語データセットを含む複数の外部データセットで評価されます。
臨床医の使用性研究では、ツール支援の有無による診断精度と時間の変化を評価します。
調査の概要
状態
まだ募集していません
研究の種類
観察的
入学 (推定)
10
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究連絡先
- 名前：Xiaojin Gao, Dr
- 電話番号：+86010 88322415
- メール：sophie_gao@sina.com
参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
なし
サンプリング方法
確率サンプル
調査対象母集団
研究対象集団には、(1) 匿名化された臨床診療記録と、(2) ユーザビリティテストのための医師参加者が含まれます。
記録ベースのコホートについては、適格な診療記録には、4分類の冠動脈症候群サブタイプ分類（例：STEMI、NSTEMI、不安定狭心症、慢性冠動脈症候群）に十分な入院／受診時の主訴経過（HPI）（テキストまたは画像由来のテキスト）が含まれています。
記録は診療単位で分析され、5つのデータセットベースのコホート（内部検証、多施設外部検証、救急部門外部検証、英語EHR外部検証、臨床医ユーザビリティ）に編成されます。
参照ラベルは、事前に規定された臨床的判定プロセスを用いて割り当てられます。
説明
適格基準：入院時の主訴経過（HPI）に症状を記載した病院受診例
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冠動脈症候群のサブタイプ分類に関連する。
裁定により4つの目標サブタイプ（STEMI、NSTEMI、UA、CCS）のいずれかを割り当てるのに十分な文書がある症例。
-
除外基準：ゴールドスタンダードの割り当てを妨げる不明確なサブタイプ、または不完全／不確実な時間情報。
スクリーニング後の入院の主な理由が非冠動脈性心疾患（MIMIC-IVコホート対象）。
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研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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内部開発および検証コホート
モデル開発と内部検証に用いた後ろ向きコホート研究。
入力はAIM-CHDデータセットからの個人情報を除去した入院時HPI記録（画像またはテキスト）です。
専門家による判定により、4クラスの冠症候群サブタイピング（STEMI、NSTEMI、不安定狭心症、慢性冠症候群）の参照標準ラベルを提供します。
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光学文字認識（OCR）、最適化されたプロンプトエンジニアリング、および大規模言語モデル（LLM）を統合した自動化された臨床データ管理ワークフロー。
このシステムは、非構造化された入院／救急記録（主に入院時現病歴および関連する記述テキスト）を処理し、事前に指定された主要な臨床指標（例：左室駆出率、冠動脈症候群サブタイプ、投薬）を抽出し、症例を事前に指定された冠動脈疾患カテゴリ（例：不安定狭心症、STEMI、NSTEMI、慢性冠動脈症候群）に分類します。
ワークフローは、構造化されたフィールドと、証拠抜粋をサポートする分類結果を出力します。
経験豊富な臨床医が患者の医療記録をレビューし、日常的な臨床判断と文書レビューを用いて、同じ事前に指定された臨床指標および冠動脈疾患カテゴリを抽出する標準的な手動プロセス。
この手動抽出は、自動化されたOCR-Prompt-LLMワークフローと比較して、診断精度、完全性、および運用効率を評価するための人間のベンチマークとして機能します。
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多施設外部検証コホート
異種のEHRテンプレートと文書スタイルにわたる外部検証に使用された後ろ向き多施設コホート研究。
非識別化された入院HPI記録は同じOCR-LLMパイプラインで処理され、予測結果は専門家による判定済み参照ラベルと比較され、一般化可能性が評価されます。
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光学文字認識（OCR）、最適化されたプロンプトエンジニアリング、および大規模言語モデル（LLM）を統合した自動化された臨床データ管理ワークフロー。
このシステムは、非構造化された入院／救急記録（主に入院時現病歴および関連する記述テキスト）を処理し、事前に指定された主要な臨床指標（例：左室駆出率、冠動脈症候群サブタイプ、投薬）を抽出し、症例を事前に指定された冠動脈疾患カテゴリ（例：不安定狭心症、STEMI、NSTEMI、慢性冠動脈症候群）に分類します。
ワークフローは、構造化されたフィールドと、証拠抜粋をサポートする分類結果を出力します。
経験豊富な臨床医が患者の医療記録をレビューし、日常的な臨床判断と文書レビューを用いて、同じ事前に指定された臨床指標および冠動脈疾患カテゴリを抽出する標準的な手動プロセス。
この手動抽出は、自動化されたOCR-Prompt-LLMワークフローと比較して、診断精度、完全性、および運用効率を評価するための人間のベンチマークとして機能します。
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救急部門外部検証コホート
現実世界の救急部門ワークフローを表す後方視的コホート研究。
匿名化されたED（救急部門）入室HPI記録を使用して、時間制限があり情報が限られた条件下でのモデル性能を評価し、ED文書作成の変動に対する堅牢性を評価します。
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光学文字認識（OCR）、最適化されたプロンプトエンジニアリング、および大規模言語モデル（LLM）を統合した自動化された臨床データ管理ワークフロー。
このシステムは、非構造化された入院／救急記録（主に入院時現病歴および関連する記述テキスト）を処理し、事前に指定された主要な臨床指標（例：左室駆出率、冠動脈症候群サブタイプ、投薬）を抽出し、症例を事前に指定された冠動脈疾患カテゴリ（例：不安定狭心症、STEMI、NSTEMI、慢性冠動脈症候群）に分類します。
ワークフローは、構造化されたフィールドと、証拠抜粋をサポートする分類結果を出力します。
経験豊富な臨床医が患者の医療記録をレビューし、日常的な臨床判断と文書レビューを用いて、同じ事前に指定された臨床指標および冠動脈疾患カテゴリを抽出する標準的な手動プロセス。
この手動抽出は、自動化されたOCR-Prompt-LLMワークフローと比較して、診断精度、完全性、および運用効率を評価するための人間のベンチマークとして機能します。
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英語EHR外部検証コホート
公開非識別化MIMIC-IVデータベースから派生した後ろ向きコホート。
英語の入院記録／HPIテキストを使用して、プロトコルで事前に規定された裁定／構造化診断マッピングから導出された参照ラベルに対する、同一分類プロンプトと後処理ルールの言語間転用可能性と性能を評価します。
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光学文字認識（OCR）、最適化されたプロンプトエンジニアリング、および大規模言語モデル（LLM）を統合した自動化された臨床データ管理ワークフロー。
このシステムは、非構造化された入院／救急記録（主に入院時現病歴および関連する記述テキスト）を処理し、事前に指定された主要な臨床指標（例：左室駆出率、冠動脈症候群サブタイプ、投薬）を抽出し、症例を事前に指定された冠動脈疾患カテゴリ（例：不安定狭心症、STEMI、NSTEMI、慢性冠動脈症候群）に分類します。
ワークフローは、構造化されたフィールドと、証拠抜粋をサポートする分類結果を出力します。
経験豊富な臨床医が患者の医療記録をレビューし、日常的な臨床判断と文書レビューを用いて、同じ事前に指定された臨床指標および冠動脈疾患カテゴリを抽出する標準的な手動プロセス。
この手動抽出は、自動化されたOCR-Prompt-LLMワークフローと比較して、診断精度、完全性、および運用効率を評価するための人間のベンチマークとして機能します。
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臨床医ユーザビリティコホート
前向きユーザビリティ評価コホート。
医師は入院時のHPI症例を用いて、構造化された冠症候群サブタイピング課題を完了する。
結果には診断精度と完了までの時間が含まれる；参加者内比較は、事前に設定された無支援条件とツール支援条件の間で実施される可能性がある。
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光学文字認識（OCR）、最適化されたプロンプトエンジニアリング、および大規模言語モデル（LLM）を統合した自動化された臨床データ管理ワークフロー。
このシステムは、非構造化された入院／救急記録（主に入院時現病歴および関連する記述テキスト）を処理し、事前に指定された主要な臨床指標（例：左室駆出率、冠動脈症候群サブタイプ、投薬）を抽出し、症例を事前に指定された冠動脈疾患カテゴリ（例：不安定狭心症、STEMI、NSTEMI、慢性冠動脈症候群）に分類します。
ワークフローは、構造化されたフィールドと、証拠抜粋をサポートする分類結果を出力します。
経験豊富な臨床医が患者の医療記録をレビューし、日常的な臨床判断と文書レビューを用いて、同じ事前に指定された臨床指標および冠動脈疾患カテゴリを抽出する標準的な手動プロセス。
この手動抽出は、自動化されたOCR-Prompt-LLMワークフローと比較して、診断精度、完全性、および運用効率を評価するための人間のベンチマークとして機能します。
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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全体的な分類精度
時間枠：1ヶ月
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時間枠：データセット評価（内部コホート＋外部コホート）完了まで 説明：専門家裁定ゴールドスタンダードと比較した、正しいサブタイプ（STEMI／NSTEMI／UA／CCS）の症例の割合。 |
1ヶ月
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (推定)
2026年2月28日
一次修了 (推定)
2026年3月8日
研究の完了 (推定)
2026年3月8日
試験登録日
最初に提出
2026年2月27日
QC基準を満たした最初の提出物
2026年2月27日
最初の投稿 (実際)
2026年3月4日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年3月4日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年2月27日
最終確認日
2026年2月1日
詳しくは
本研究に関する用語
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- CAD-LLM-002
- Sponsor (その他の助成金/資金番号：Sponsor)
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
いいえ
IPD プランの説明
参加施設（阜外病院およびサブセンター）のデータ管理ポリシーに準拠し、患者のプライバシーを保護するため、個々の参加者データは公開されません。
ただし、集計された研究結果と統計分析は最終出版物に含まれます。
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。